本系列将利用阿里云容器服务,帮助您上手Kubeflow Pipelines. 第一篇:在阿里云上搭建Kubeflow Pipelines 第二篇:开发你的机器学习工作流 第三篇:利用MPIJob运行ResNet101 从上篇文章中,我们可以看到如何通过Kubeflow Pipeline运行单节点任务机器学习工作流,在本文中,我们会介绍如何使用Pipeline运行分布式MPI任务,该MPI任务运行模型ResNet101的测试. 开发MPIRun Pipeline 由于Kubeflow Pipeli…

本系列将利用阿里云容器服务,帮助您上手 Kubeflow Pipelines. 介绍 机器学习的工程复杂度,除了来自于常见的软件开发问题外,还和机器学习数据驱动的特点相关.而这就带来了其工作流程链路更长,数据版本失控,实验难以跟踪.结果难以重现,模型迭代成本巨大等一系列问题.为了解决这些机器学习固有的问题,很多企业构建了内部机器学习平台来管理机器学习生命周期,其中最有名的是 Google 的 Tensorflow Extended, Facebook 的 FBLearner Flow, Uber…

备: High bias(高偏差) 模型会欠拟合    High variance(高方差) 模型会过拟合 正则化参数λ过大造成高偏差,λ过小造成高方差 一.利用训练好的模型做数据预测时,如果效果不好,下一步大概如何做?存在如下几种情况: 1)获取更多的训练样本.(高方差时用.增加训练样本能防止过度拟合,进而防止高方差,因为非常多的训练样本,很难完全拟合) 2)使用更少的特征维度.(高方差时用,因为有可能过拟合了) 3)使用更多的特征维度.(高偏差时用,因为有可能欠拟合了) 4)增加多项式特征.…

引言 在学习Scala的过程中,我发现其在构建大规模分布式计算系统上有与生俱来的特质. 其丰富的类型系统能够帮助编程设计提供非常好的信息隐藏和抽象,其monoids和monads概念利用Scala高阶函数实现计算并行和数据处理流水线,其Actor系统帮助编写可伸缩性的应用程序,事实上现特定领域语言的优势帮助开发用户非常好克服不同语言的障碍. 尽管以上Scala长处说起来不会感同身受,但这能够作为我学习的一大动力.让我開始尝试编写并行机器学习系统. 在学习过程中,我主要參考<Scala for M…

分布式软件构建第二部分:构建系统如何工作 注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 上篇文章中提到了在Google,所有的产品都是从头开始构建的.这篇文章会更深入的介绍Google的构建系统[即Blaze]是如何工作的,并介绍让软件构建过程更快的方法.在后续的文章里,我们会解释如何利用这种确定的信息来在大规模集群之上进行分布式的软件构建并在开发者之间共享构建结果. 问题:Google是如何描述驱动构建和测试的依赖关…

注:本文英文原文在google开发者工具组的博客上[需要FQ],以下是我的翻译,欢迎转载,但请尊重作者版权,注名原文地址. 之前两篇文章分别介绍了Google 分布式软件构建系统Blaze相关的为了提供对存储在云端的源码的访问支持而定制的文件系统和构建系统是如何工作的.这篇文章在前两篇文章的基础之上介绍了一个在大规模集群上面分布式高效率执行构建步骤的系统［译者注:就是Blaze］.正如你看到的,源文件系统和构建系统的细节对于我们实现快速高效的分布式构建是非常重要的.所以在介绍构建步骤如何分布式执…

Google软件构建工具Bazel FAQ 本文是我的翻译,原文在这里.欢迎转载,转载请注名本文作者和原始链接 注:如果想了解Bazel的原理,可以看看我之前翻译的Google Blaze原理及使用方法介绍系列 Bazel是什么? Bazel是一个构建工具,即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具,跟Make.Ant.Gradle.Buck.Pants和Maven一样. Bazel有什么特殊之处 Bazel是设计用来配合Google的软件开发模式.有以下几个特点: 多语言支持:Bazel支持Ja…

转载Google软件构建工具Bazel FAQ 本文是我的翻译,原文在这里.欢迎转载,转载请注名本文作者和原始链接注:如果想了解Bazel的原理,可以看看我之前翻译的Google Blaze原理及使用方法介绍系列 Bazel是什么? Bazel是一个构建工具,即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具,跟Make.Ant.Gradle.Buck.Pants和Maven一样. Bazel有什么特殊之处 Bazel是设计用来配合Google的软件开发模式.有以下几个特点: 多语言支持:Bazel支持J…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机…

机器学习系统或者SysML&DL笔记(一)  Oldpan  2019年5月12日  0条评论  971次阅读  1人点赞 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.Keras等深度学习框架后,总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析,虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿.不会哪儿查哪儿),但恶补一些关于系统设计的一些知识还是非常有用了,权当是巩固一些基础了. 前言 在使用过TVM.TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch.…